/*
 * To change this template, choose Tools | Templates
 * and open the template in the editor.
 */

package bioinformatica;

/**
 *
 * @author Ale
 */
public class KernelString {
    private double [][] DPS;
    private double [][] DP;
    private double [] Kern;

    public double[][] getDP() {
        return DP;
    }

    public void setDP(double[][] DP) {
        this.DP = DP;
    }

    public double[][] getDPS() {
        return DPS;
    }

    public void setDPS(double[][] DPS) {
        this.DPS = DPS;
    }

    public double[] getKern() {
        return Kern;
    }

    public void setKern(double[] Kern) {
        this.Kern = Kern;
    }
    /**
     * Calcula el valor del kernel para 2 cadenas cualquiera, para sub-secuencias desde tamanhos 2 hasta "p". Utiliza la version
     * original del kernel, el Gap-Weighted Subsequences Kernel (GWSK).
     * @param s Representa la primera cadena que sera comparada con la segunda cadena.
     * @param t Representa la segunda cadena que sera comparada con la primera cadena.
     * @param n Longitud de la primera cadena.
     * @param m Longitud de la segunda cadena.
     * @param p Tamanho maximo de sub-secuencias a considerar.
     * @param lambda El peso para las ponderaciones. Esta entre 0 y 1.
     * @return Un vector que contiene los valores obtenidos para sub-secuencias de longitud 2 a p.
     */
    public double[] calcularPorGWSK(String s, String t, int n, int m, int p, double lambda){
        //Inicializamos las variables a utilizar.
        DP = new double [n+1][m+1];
        DPS = new double [n][m];
        Kern = new double [p];        
        char [] charS = s.toCharArray();
        char [] charT = t.toCharArray();
        
        for (int i = 0; i < n; i++) {            
            for (int j = 0; j < m; j++) {                                
                if(charS[i] == charT[j]){
                    DPS[i][j] = lambda*lambda;
                }                
            }            
        }
        
        for (int l = 1; l < p; l++) {
            for (int i = 1; i < n+1; i++) {
                for (int j = 1; j < m+1; j++) { 
                    if(i!=n && j!= m)
                        DP[i][j] = DPS[i-1][j-1] + lambda*DP[i-1][j] + lambda*DP[i][j-1] - lambda*lambda*DP[i-1][j-1];                                        
                    if(charS[i-1] == charT[j-1]){
                        DPS[i-1][j-1] = lambda*lambda*DP[i-1][j-1];
                        Kern[l] = Kern[l] + DPS[i-1][j-1];
                    }                    
                }                
            }            
        }
        return Kern;
    }
    /**
     * Calcula el valor del kernel para 2 cadenas cualquiera, para sub-secuencias desde tamanhos 2 hasta "p". Utiliza la version
     * modificada denominada Weighting by Number of Gaps (WNG).
     * @param s Representa la primera cadena que sera comparada con la segunda cadena.
     * @param t Representa la segunda cadena que sera comparada con la primera cadena.
     * @param n Longitud de la primera cadena.
     * @param m Longitud de la segunda cadena.
     * @param p Tamanho maximo de sub-secuencias a considerar.
     * @param lambda El peso para las ponderaciones. Esta entre 0 y 1.
     * @return Un vector que contiene los valores obtenidos para sub-secuencias de longitud 2 a p.
     */
    public double[] calcularPorWNG(String s, String t, int n, int m, int p, double lambda){
        //Inicializamos las variables a utilizar.
        DP = new double [n+1][m+1];
        DPS = new double [n][m];
        Kern = new double [p];        
        char [] charS = s.toCharArray();
        char [] charT = t.toCharArray();
        
        for (int i = 0; i < n; i++) {            
            for (int j = 0; j < m; j++) {                                
                if(charS[i] == charT[j]){
                    DPS[i][j] = 1;
                }                
            }            
        }
        
        for (int l = 1; l < p; l++) {
            for (int i = 1; i < n+1; i++) {
                for (int j = 1; j < m+1; j++) { 
                    if(i!=n && j!= m)
                        DP[i][j] = DPS[i-1][j-1] + 1*DP[i-1][j] + 1*DP[i][j-1] - 1*1*DP[i-1][j-1];                                        
                    if(charS[i-1] == charT[j-1] && (i >= 2) && (j >= 2)){
                        DPS[i-1][j-1] = DP[i-1][j-1] + (lambda-1)*(DP[i-2][j-1] + DP[i-1][j-2] + (lambda-1)*(DP[i-2][j-2]));
                        Kern[l] = Kern[l] + DPS[i-1][j-1];
                    }                    
                }                
            }            
        }
        return Kern;
    }       
}
